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OPTOMOTIVE相機SMILODON 10G EVO工業在線
瀏覽次數:1228發布日期:2023-04-28

OPTOMOTIVE設計和制造基于 FPGA 技術的高性能相機。可編程的 FPGA 提供了巨大的計算能力,通過相機內部的圖像預處理大大降低了帶寬,并為不斷增長的傳感器速度和分辨率提供了合適的解決方案。提供完整的相機解決方案,包括標準產品線、技術專長和定制的相機。Optomotive 模塊化高速智能相機組合 Smilodon、Spinosaurus、T-REX 和 Velociraptor,其靈活的架構涵蓋了廣泛的用途。由于內置大型 FPGA,這些相機成為工業和其他應用中要求苛刻的實時機器視覺的創新組件。


主要產品:

相機、傳感器


主要型號:

LOM025、LOM100、LOM125、LOM220、SMILODON 10G EVO、SPINOSAURUS EVO、SPINOSAURUS LX EVO、T-REX、VELOCIRAPTOR EVO、VELOCIRAPTOR HS

OPTOMOTIVE相機SMILODON 10G EVO

SMILODON 10G EVO是一款高度可定制和用戶可編程的基于 FPGA 的高速智能相機,具有高性能 FPGA。它是一款帶有 Xilinx Zynq FPGA、高速成像傳感器和 1 或 10 Gb 以太網的相機。它包括高性能 ARM 片上系統 (SoC) 技術,結合高速工業 Gpixel 成像傳感器。

Smilodon 10G EVO包括可定制和用戶可編程的開放式參考設計,適用于基于 FPGA 的高速相機和應用程序開發系統。主要是開放的硬件/軟件開發模型、高幀率、FPGA 上的實時圖像處理和 PC 端的現代圖形用戶界面支持。

一套適用于 Xilinx Zynq Ultrascale+ SoC FPGA 的多功能高性能工具用于實時開發算法和處理數據。圖像由 4 個不同的 Gpixel GMAX25xx 傳感器采集,具有高達 48x LVDS 接口 (46 Gbps),以非常高的速度獲得良好的圖像。具有 19 GB/s 帶寬的板載 4GB DDR4 內存支持使用復雜的緩沖圖像處理。

可以使用標準 Xilinx Vivado 工具輕松編輯參考設計。OptoMotive 的定制 IP 核無縫集成到 Xilinx Vivado 工具鏈中。很大一部分 FPGA (PL) 可免費用于新算法的編程和開發或附加 IP 核的實現。1.2 GHz 四核 ARM Cortex A53 可編程子系統運行帶有定制 EVO 控制和流堆棧(包括零拷貝 TCP/IP 堆棧)的 Linux 操作系統。該 SoC 還包括雙 600MHz Cortex R5 處理器,可免費用于用戶數據處理。用戶應用程序或自定義數據后處理可以輕松添加到現有設計中。

性能特點

  • 激光三角測量——帶有現成的峰值檢測器板載圖像處理核心;

  • 運動捕捉——使用現成的 BLOB 檢測器或運行長度編碼器 (RLE) 板載圖像處理核心;

  • 工業過程自動化

  • 工業質量控制:檢查缺陷、裂紋或表面瑕疵、尺寸、位置、尺寸和顏色、異物、質量一般研發。

技術參數

  • ADC分辨率:10/12位

  • 模擬增益:x1–x2,步長x0.25@10bit;x1–x4,步長x0.25@12bit

  • 快門類型:電子快門

  • 快門時間:5 us–90 s

  • 像素時鐘速度:從1.5到3.8 Gpix/s

  • 曝光:線性、奇數/偶數行HDR

  • 像素校正:死像素、LUT、平場校正

  • 觸發模式:自由運行、觸發、重疊、脈沖寬度

  • 觸發功能:延遲0–1000 ms,LP濾波器1.5Hz–100 kHz

  • 快門分辨率:待定

  • 免費FPGA%:>50%

  • 易失性內存:4 GB DDR4,19.2 GB/s帶寬

  • 非易失性內存:64 MB QSPI閃存,16 GB eMMC

  • 鏡頭安裝:C型安裝(1“32G螺紋)

  • 溫度范圍:0-50°C

  • 外殼材料:CNC加工鋁,陽極氧化

  • 固定孔:4x M3 OEM

  • 輸入電壓:DC 9-50V

  • 功耗:高達30W

  • IO隔離:1x IN/1x OUT光隔離

  • 連接器:10G SFP+、1G RJ45、4x USB、10針Hirose HR10A

  • 車載圖像處理:可選(如果集成了IP Core)

  • 開放參考設計:是

  • 開放式架構:是

  • 軟件:與OptoMotive EVO軟件兼容(包括完整源代碼)

  • 操作系統:Windows 7、Windows 10、64位或32位

  • 開發工具:Xilinx Vivado/SDK 2021或更高版本;Microsoft Visual Studio 2017或更高版本



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